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申请/专利权人：开放智能机器(上海)有限公司

摘要：本发明公开了一种基于联邦学习的模型聚合方法、系统、设备及介质，该方法适用于分布式网络中部署的管理端，该网络中部署有管理端和多个客户端，包括：获取多个客户端各自训练得到的初始训练模型以及多个客户端的性能指标；根据从预设的多个聚合算法中选择的与该性能指标对应的目标聚合算法聚合各初始训练模型得到聚合模型。本发明通过获取多个客户端训练得到的初始训练模型以及多个客户端的性能指标；根据选择与该性能指标对应的目标聚合算法聚合各初始训练模型得到聚合模型。实现了基于客户端的性能指标对多个客户端训练得到的初始训练模型进行聚合，通过预先配置多个聚合算法并选择与客户端性能指标最匹配的算法进行聚合，可以加快聚合速度。

主权项：1.一种基于联邦学习的模型聚合方法，所述模型聚合方法适用于分布式网络中部署的管理端，其中所述分布式网络中部署有所述管理端和多个客户端，其特征在于，应用于管理端，所述模型聚合方法包括：获取所述多个客户端各自训练得到的初始训练模型；获取所述多个客户端的性能指标，包括：获取所述多个客户端的软件性能指标；其中，所述软件性能指标包括所述客户端的操作系统、训练样本数和所连接网络类型；所述获取所述多个客户端的性能指标，还包括：获取所述多个客户端的硬件性能指标，包括：根据所述多个客户端的内存、CPU、存储空间和电量，获取所述多个客户端的硬件性能指标从预设的多个聚合算法中选择与所述多个客户端的性能指标对应的目标聚合算法，包括：获取所述多个客户端的性能指标所属的指标范围；根据所述指标范围，从所述多个聚合算法中选择所述目标聚合算法，包括：获取所述客户端的硬件指标总得分和软件指标总得分；所述硬件指标总得分的计算公式为：硬件指标总得分=（当前电量总电量）*30%+（当前内存总内存）*20%+（当前存储空间总存储空间）*20%+CPU核心数*30%；所述软件指标总得分的计算公式为：软件指标总得分=（操作系统=1）*（ios=20%、Android=10%）+（训练样本数10000=1或训练样本数1000=0.2）*40%+（所连接网络类型=1）*（4G=20%、5G=50%）；所述客户端的硬件指标总得分=1.5，且软件指标总得分=0.5时，选择同步聚合算法；所述客户端的硬件指标得分=1.5，且软件指标得分=0.7时，选择异步聚合算法；根据所述目标聚合算法对各所述初始训练模型进行聚合，以得到聚合模型。

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百度查询： 开放智能机器(上海)有限公司 基于联邦学习的模型聚合方法、系统、设备及介质